Apache Hive

Apache Hive
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From Mon 8 June 2020 to Tue 9 June 2020
From Monday 8 June 2020 to Tuesday 9 June 2020
9:00 AM - 5:00 PM
Ended

Über IT-Schulungen.com Das Education Center von IT-Schulungen.com zählt seit über 15 Jahren zu den Topadressen für Weiterbildung und gleichzeitig zur technologischen Avantgarde in den Bereichen Cloud, Big Data und Digitale Transformation. Jährlich über 1.400 zufriedene Bestandskunden und eine überproportional steigende Neukundenrate in den Bereichen Business, Management und IT bestätigen unseren Qualitätsanspruch unter dem Motto: Seminare in Perfektion. Seit 2012 ist das Education Center von IT-Schulungen.com nach dem International Training Center Rating® mit der höchsten Auszeichnung klassifiziert. Seminarziel: Hive war der Ausgangspunkt der Wiederentdeckung strukturierter Daten sowie der Nutzung der Abfragesprache SQL im Hadoop-Ökosystem. Ursprünglich als separater Layer für MapReduce entwickelt, der zur Laufzeit SQL-ähnliche Abfragen für Dateien in HDFS in MapReduce Jobs umsetzt, hat sich Hive im Laufe der Jahre als universelle Schnittstelle für den Zugriff auf strukturierte Daten in Hadoop entwickelt. Obwohl etwas in die Jahre gekommen, erfreut sich Hive weiterhin ungebrochener Beliebtheit. In diesem Kurs erhalten die Teilnehmer das notwendige Rüstzeug, um Hive erfolgreich betreiben und nutzen zu können. Neben der Vermittlung theoretischer Inhalte liegt der Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung in aufeinander aufsetzenden Übungen. Die praktischen Übungen des Kurses werden entweder mit der Hadoop-Distribution von Cloudera (CDH 5.12) oder Hortonworks (HDP 2.6) entsprechend der Vorankündigung zu diesem Kurs absolviert. Schwierigkeitsgrad: 300 Darreichung: PowerPoint-Präsentation, Live-Demos sowie eigenständige Übungen (Labs) der Teilnehmer. Der Anteil eigenständiger Übungen beträgt etwa 50 Prozent. Materialien: Präsentation in elektronischer Form (Format .PDF). Übungsunterlagen in gedruckter und elektronischer Form. Die für die Übungen erforderliche IT-Infrastruktur wird in virtualisierter Form bereitgestellt. Credits: Ja (Credits für die Zertifizierung) Preis 1.779,05 € inkl. MwSt., zzgl. Verpflegung und Unterlagen 1.495,00 € zzgl. MwSt., Verpflegung und Unterlagen, Nettopreis exklusiv für Geschäftskunden Art des Trainings: Präsenztraining mit Trainer mit Projekterfahrung Seminarzeiten: täglich von 9:00 - 17:00 inkl. 1 Stunde Mittagspause und Kaffeepausen Anmeldung und Seminaragenda finden Sie unter: https://www.it-schulungen.com/seminare/big-data/hadoop/apache-hive.html Kontakt: info@it-schulungen.com | Tel.: 0911 6500830 Programm Strukturen – Die logische Sicht auf die Daten in Hive Hive verwendet eine Metadatenschicht zur Beschreibung von Datenstrukturen, die die aus dem relationalen Umfeld vertrauten Begriffe wie beispielsweise Tabellen und Spalten verwendet. Die Teilnehmer machen sich mit dem logischen Prinzip der Datenhaltung in Hive vertraut, definieren in einer Übungsumgebung eigene Datenstrukturen und lernen, wie man mit Konsolen-Kommandos Daten eingeben und auslesen kann. Storage und Access – Der physische Zugriff auf die Daten mit Hive Obwohl Hive „nur“ Daten aus HDFS verarbeitet, gibt es eine Reihe von Möglichkeiten, wie dies geschieht. Darüber hinaus gibt es verschiedene Ansätze, wie diese Daten abgefragt werden. Die verschiedenen Möglichkeiten werden in diesem Abschnitt vorgestellt und demonstriert. Eine praktische Übung vertieft das Verständnis, wie Daten in Hive gespeichert und verarbeitet werden. Praxis 1 - Das Design von Datenstrukturen für Hive Hive besitzt einen Optimizer und ist grundsätzlich in der Lage, einen „besseren“ Ausführungsplan auszuwählen. Trotzdem ist man gut beraten, einige elementare Regeln zu berücksichtigen und Datenhaltung und Abfragen aufeinander abzustimmen. Praxis 2 - Programmatischer Zugriff auf Daten Hive wird häufig aus der CLI (Command Line Interface) heraus oder via JDBC/ODBC genutzt, aber auch ein programmatischer Zugriff über das Java API ist möglich. Die Nutzung dieses APIs wird praktisch angewendet. Praxis 3 - Betrieb von Hive im Hadoop Cluster Bei der Nutzung von Hive in einem Hadoop-Cluster sind eine Reihe von Rahmenbedingungen zu bedenken, die zumeist das zugrundeliegende Dateisystem betreffen - beispielsweise die Berücksichtigung möglicher Ausfallszenarien, BackUp-Szenarien wie Replikation und Snapshots sowie Desaster Recovery, der Bulk Load von Daten, die Ressourcenbeschränkung mit Quotas, die Zugriffsbeschränkung mittels Security und andere. Die Teilnehmer machen sich anhand praktischer Beispiele mit den Möglichkeiten vertraut. Praxis 4 - Optimierung von Hive im Hadoop Cluster In diesem Praxisteil wird der Schwerpunkt auf praktische Aspekte gelegt und werden Optimierungshinweise gegeben. Dabei werden unter anderem Fragestellungen des „richtigen“ Datenformates, die Vor- und Nachteile der Komprimierung von Daten sowie der Abwägung der Verwendung interner oder externer Tabellen evaluiert und beantwortet. Nützliche Funktionen:
Termin und Ort passen nicht? => Aktivieren Sie unser Terminradar.Das Terminradar von it-schulungen.com informiert Sie über aktuelle, neue Seminartermine zu Ihrem Thema.https://www.it-schulungen.com/seminare/big-data/hadoop/apache-hive.htmlopen-seminardateradar
Mehr Teilnehmer geplant? => Fragen Sie unseren Seminar-Kalkulator.Der Seminar-Kalkulator errechnet, ob eine Inhouse-Buchung günstiger für Sie ist.https://www.it-schulungen.com/seminare/big-data/hadoop/apache-hive.htmlkostenrechner-3
Ihr Ansprechpartner:Roland MladenovicSeminarberaterTelefon: 0911 6500 8 222Email: r.mladenovic@newelements.de
Über IT-Schulungen.com Das Education Center von IT-Schulungen.com zählt seit über 15 Jahren zu den Topadressen für Weiterbildung und gleichzeitig zur technologischen Avantgarde in den Bereichen Cloud, Big Data und Digitale Transformation. Jährlich über 1.400 zufriedene Bestandskunden und eine überproportional steigende Neukundenrate in den Bereichen Business, Management und IT bestätigen unseren Qualitätsanspruch unter dem Motto: Seminare in Perfektion. Seit 2012 ist das Education Center von IT-Schulungen.com nach dem International Training Center Rating® mit der höchsten Auszeichnung klassifiziert. Seminarziel: Hive war der Ausgangspunkt der Wiederentdeckung strukturierter Daten sowie der Nutzung der Abfragesprache SQL im Hadoop-Ökosystem. Ursprünglich als separater Layer für MapReduce entwickelt, der zur Laufzeit SQL-ähnliche Abfragen für Dateien in HDFS in MapReduce Jobs umsetzt, hat sich Hive im Laufe der Jahre als universelle Schnittstelle für den Zugriff auf strukturierte Daten in Hadoop entwickelt. Obwohl etwas in die Jahre gekommen, erfreut sich Hive weiterhin ungebrochener Beliebtheit. In diesem Kurs erhalten die Teilnehmer das notwendige Rüstzeug, um Hive erfolgreich betreiben und nutzen zu können. Neben der Vermittlung theoretischer Inhalte liegt der Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung in aufeinander aufsetzenden Übungen. Die praktischen Übungen des Kurses werden entweder mit der Hadoop-Distribution von Cloudera (CDH 5.12) oder Hortonworks (HDP 2.6) entsprechend der Vorankündigung zu diesem Kurs absolviert. Schwierigkeitsgrad: 300 Darreichung: PowerPoint-Präsentation, Live-Demos sowie eigenständige Übungen (Labs) der Teilnehmer. Der Anteil eigenständiger Übungen beträgt etwa 50 Prozent. Materialien: Präsentation in elektronischer Form (Format .PDF). Übungsunterlagen in gedruckter und elektronischer Form. Die für die Übungen erforderliche IT-Infrastruktur wird in virtualisierter Form bereitgestellt. Credits: Ja (Credits für die Zertifizierung) Preis 1.779,05 € inkl. MwSt., zzgl. Verpflegung und Unterlagen 1.495,00 € zzgl. MwSt., Verpflegung und Unterlagen, Nettopreis exklusiv für Geschäftskunden Art des Trainings: Präsenztraining mit Trainer mit Projekterfahrung Seminarzeiten: täglich von 9:00 - 17:00 inkl. 1 Stunde Mittagspause und Kaffeepausen Anmeldung und Seminaragenda finden Sie unter: https://www.it-schulungen.com/seminare/big-data/hadoop/apache-hive.html Kontakt: info@it-schulungen.com | Tel.: 0911 6500830 Programm Strukturen – Die logische Sicht auf die Daten in Hive Hive verwendet eine Metadatenschicht zur Beschreibung von Datenstrukturen, die die aus dem relationalen Umfeld vertrauten Begriffe wie beispielsweise Tabellen und Spalten verwendet. Die Teilnehmer machen sich mit dem logischen Prinzip der Datenhaltung in Hive vertraut, definieren in einer Übungsumgebung eigene Datenstrukturen und lernen, wie man mit Konsolen-Kommandos Daten eingeben und auslesen kann. Storage und Access – Der physische Zugriff auf die Daten mit Hive Obwohl Hive „nur“ Daten aus HDFS verarbeitet, gibt es eine Reihe von Möglichkeiten, wie dies geschieht. Darüber hinaus gibt es verschiedene Ansätze, wie diese Daten abgefragt werden. Die verschiedenen Möglichkeiten werden in diesem Abschnitt vorgestellt und demonstriert. Eine praktische Übung vertieft das Verständnis, wie Daten in Hive gespeichert und verarbeitet werden. Praxis 1 - Das Design von Datenstrukturen für Hive Hive besitzt einen Optimizer und ist grundsätzlich in der Lage, einen „besseren“ Ausführungsplan auszuwählen. Trotzdem ist man gut beraten, einige elementare Regeln zu berücksichtigen und Datenhaltung und Abfragen aufeinander abzustimmen. Praxis 2 - Programmatischer Zugriff auf Daten Hive wird häufig aus der CLI (Command Line Interface) heraus oder via JDBC/ODBC genutzt, aber auch ein programmatischer Zugriff über das Java API ist möglich. Die Nutzung dieses APIs wird praktisch angewendet. Praxis 3 - Betrieb von Hive im Hadoop Cluster Bei der Nutzung von Hive in einem Hadoop-Cluster sind eine Reihe von Rahmenbedingungen zu bedenken, die zumeist das zugrundeliegende Dateisystem betreffen - beispielsweise die Berücksichtigung möglicher Ausfallszenarien, BackUp-Szenarien wie Replikation und Snapshots sowie Desaster Recovery, der Bulk Load von Daten, die Ressourcenbeschränkung mit Quotas, die Zugriffsbeschränkung mittels Security und andere. Die Teilnehmer machen sich anhand praktischer Beispiele mit den Möglichkeiten vertraut. Praxis 4 - Optimierung von Hive im Hadoop Cluster In diesem Praxisteil wird der Schwerpunkt auf praktische Aspekte gelegt und werden Optimierungshinweise gegeben. Dabei werden unter anderem Fragestellungen des „richtigen“ Datenformates, die Vor- und Nachteile der Komprimierung von Daten sowie der Abwägung der Verwendung interner oder externer Tabellen evaluiert und beantwortet. Nützliche Funktionen:
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4812 Views - 10/06/2020 Last update
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